DISEÑO D

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DISEÑO DE LAS ETAPAS DE HIDRÓLISIS DE 
ALMIDÓN Y FERMENTACIÓN PARA PRODUCIR 
BIOETANOL BASADO EN LA RESPUESTA DINÁMICA 
DEL SISTEMA 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
ANGEL DE JESÚS HERRERA ESCOBAR 
ROBERTO CARLOS MEERS DÍAZ 
 
 
UNIVERSIDAD DE CARTAGENA 
FACULTAD DE INGENIERÍA 
PROGRAMA DE INGENIERÍA QUÍMICA 
CARTAGENA DE INDIAS, D. T. Y C. 
2013 
 
 
DISEÑO DE LAS ETAPAS DE HIDRÓLISIS DE 
ALMIDÓN Y FERMENTACIÓN PARA PRODUCIR 
BIOETANOL BASADO EN LA RESPUESTA DINÁMICA 
DEL SISTEMA 
 
Grupo de Investigación en Ingeniería Química 
 
 
ÁNGEL DE JESÚS HERRERA ESCOBAR 
ROBERTO CARLOS MEERS DÍAZ 
 
Proyecto de Grado presentado como requisito para optar al título de Ingeniero Químico 
 
 
 
Directora 
ISABEL CRISTINA PAZ ASTUDILLO, M. Sc, Ph. D. 
 
 
UNIVERSIDAD DE CARTAGENA 
FACULTAD DE INGENIERÍA 
PROGRAMA DE INGENIERÍA QUÍMICA 
CARTAGENA DE INDIAS, D. T. Y C. 
2013 
 
 
 
Nota de aceptación: 
_________________________ 
_________________________ 
_________________________ 
_________________________ 
_________________________ 
_________________________ 
 
 
 
_________________________________________ 
Firma del presidente del jurado 
 
_________________________________________ 
Firma del jurado 
 
_________________________________________ 
Firma del jurado 
 
 
 
 
 
 
 
Cartagena 09 /04 /13 
 
DEDICATORIA 
 
A Dios, por permitirnos la realización de esta investigación, guiarnos en los momentos más 
difíciles y darnos la sabiduría para resolver cada uno de los problemas presentados en el 
transcurso de ésta. 
A nuestros padres y abuelos, que han sido el apoyo y motivación más grande que hemos 
tenido para el alcance de la meta que conlleva este trabajo final. 
A nuestros futuros hijos que verán reflejados en sus vidas los frutos de cada uno de los 
esfuerzos que se han hecho para abrirnos paso en este campo profesional. 
 
 
 
Ángel De Jesús Herrera Escobar 
Roberto Carlos Meers Díaz
 
AGRADECIMIENTOS 
 
A Dios, quien nos orientó y fortaleció para vencer las dificultades presentadas en la parte 
de diseño, así como en la falta de herramientas informáticas inesperadas; por darnos la 
perseverancia día a día; por derramar muchas bendiciones en nuestras vidas, y por la 
oportunidad de terminar en el momento justo para la entrega. 
A la Universidad de Cartagena, por brindarnos la oportunidad de estudiar, ser un 
profesional, y llevar con orgullo el hecho de ser un egresado udeceista. 
Le agradecemos a nuestra tutora Isabel Paz, por su paciencia, dedicación, por ser nuestra 
guía para la realización de esta investigación, y sobre todo, por brindarnos su amistad de 
forma incondicional. 
A todos los docentes del programa de ingeniería química, quienes en el transcurrir de la 
carrera nos orientaron, nos brindaron sus conocimientos, exigieron, direccionaron y 
concientizaron con sus enseñanzas de tipo académico, personal y profesional, 
permitiéndonos el fortalecimiento en diferentes áreas de la ingeniería.
 
CONTENIDO 
 
pág. 
 
INTRODUCCIÓN 
1. OBJETIVOS .................................................................................................................. 1 
1.1 OBJETIVO GENERAL .............................................................................................. 1 
1.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ...................................................................................... 1 
2. MARCO DE REFERENCIA .......................................................................................... 2 
2.1 ANTECEDENTES ...................................................................................................... 2 
2.2 ESTADO DEL ARTE ................................................................................................. 4 
2.3 MARCO TEÓRICO .................................................................................................. 05 
2.3.1 Etapa de hidrólisis. .................................................................................................... 5 
2.3.2 Etapa de fermentación ............................................................................................. 12 
2.3.3. Modelamiento dinámico de reactores bioquímicos y enzimáticos ........................... 17 
2.3.4. Bifurcaciones ......................................................................................................... 20 
2.3.5. Fenómenos de estabilidad en biorreactores ............................................................. 22 
3. METODOLOGÍA ........................................................................................................ 23 
3.1. TIPO DE INVESTIGACIÓN ................................................................................... 23 
3.2. FUENTES DE INFORMACIÓN.............................................................................. 23 
3.2.1. Fuentes de información primaria. ........................................................................... 23 
 
3.2.2 Fuentes de información secundaria. ......................................................................... 23 
3.3. VARIABLES ........................................................................................................... 24 
3.3.1. Operacionalización de las variables ........................................................................ 24 
3.4 PROCEDIMIENTO .................................................................................................. 27 
3.4.1. Modelamiento de la etapa de hidrólisis enzimática para producir bioetanol............. 27 
3.4.2. Análisis de la respuesta dinámica del arranque de los procesos y el alcance de 
los estados estables para diferentes parámetros de operación. ........................................... 28 
3.4.3. Selección de las condiciones de operación más adecuadas para alcanzar estados 
estables con alto rendimiento de producto de la etapa de hidrólisis. .................................. 29 
3.4.4. Modelamiento de la etapa de fermentación para la producción de bioetanol. ........... 31 
3.4.5. Análisis de la respuesta dinámica del arranque de los procesos y el alcance de 
los estados estables para diferentes parámetros de operación. ........................................... 31 
3.4.6. Selección de las condiciones de operación más adecuadas para alcanzar estados 
estables con alto rendimiento de producto de la etapa de fermentación. ............................ 32 
4. RESULTADOS Y ANÁLISIS DE RESULTADOS ..................................................... 34 
4.1. MODELAMIENTO DE LA ETAPA DE HIDRÓLISIS ........................................... 34 
4.1.1. Selección del modelo cinético ................................................................................ 34 
4.1.2. Modelamiento del reactor continuo para la hidrólisis .............................................. 35 
4.2. SIMULACIÓN DINÁMICA DE LA ETAPA DE HIDRÓLISIS .............................. 37 
4.2.1. Selección preliminar del rango de alimentación de sustrato .................................... 37 
4.2.2. Construcción y análisis de diagramas dinámicos de la etapa de hidrólisis 
(arranque y estabilización) ............................................................................................... 39 
 
4.2.3. Construcción y análisis de diagramas de fase de la etapa de hidrólisis (arranque 
y estabilización) ............................................................................................................... 45 
4.3. SELECCIÓN DE CONDICIONES DE OPERACIÓN ............................................. 48 
4.3.1. Efecto de cada parámetro a seleccionar ................................................................... 48 
4.3.2. Detección de fenómenos atípicos para el rendimiento del sistema ........................... 48 
4.3.3. Selección de la velocidad de dilución ..................................................................... 52 
4.3.4. Selección dela concentración de sustrato en la alimentación .................................. 54 
4.4. MODELAMIENTO DE LA ETAPA DE FERMENTACIÓN EN UN CSTR ........... 56 
4.4.1. Selección del modelo cinético ................................................................................ 56 
4.4.2. Reajuste de parámetros dependientes de la temperatura .......................................... 57 
4.4.3. Modelamiento del reactor continuo de tanque agitado ............................................ 60 
4.5. SIMULACIÓN DINÁMICA DE LA ETAPA DE FERMENTACIÓN ..................... 61 
4.5.1. Construcción y análisis de diagramas dinámicos de la etapa de fermentación 
(arranque y estabilización) ............................................................................................... 61 
4.5.2. Construcción y análisis de diagramas de fase para la etapa de fermentación 
(arranque y estabilización) ............................................................................................... 66 
4.6. SELECCIÓN DE CONDICIONES DE OPERACIÓN ............................................. 72 
4.6.1. Efecto de cada parámetro a seleccionar ................................................................... 72 
4.6.2. Selección de la temperatura de operación ............................................................... 73 
4.6.3. Selección de la concentración de alimentación de sustrato para la operación........... 75 
4.6.4. Selección de la velocidad de dilución para la operación .......................................... 77 
 
4.7. DISEÑO OPERACIONAL ...................................................................................... 78 
5. CONCLUSIONES ....................................................................................................... 80 
6. RECOMENDACIONES .............................................................................................. 82 
REFERENCIAS .............................................................................................................. 83 
ANEXOS ......................................................................................................................... 88 
 
 
LISTA DE TABLAS 
 
pág. 
 
Tabla 1. Parámetros reportados en función de la temperatura ........................................... 14 
Tabla 2. Clasificación de estados estacionarios para un sistema bidimensional ................. 19 
Tabla 3. Bifurcaciones de estado estacionario para sistemas de codimensión-1................. 21 
Tabla 4. Parámetros de operación que afectan los sistemas bioquímicos. .......................... 22 
Tabla 5. Variables de la simulación del proceso de hidrólisis. .......................................... 25 
Tabla 6. Variables de la simulación del proceso de fermentación ..................................... 26 
Tabla 7. Tiempo de estabilización para la glucosa. ........................................................... 43 
Tabla 8. Tiempo de estabilización para la isomaltosa. ...................................................... 43 
Tabla 9. Concentraciones de arranque, utilizando alimentación continua de biomasa. ...... 62 
Tabla 10. Tiempos de estabilización con y sin alimentación fresca de biomasa................. 64 
Tabla 11. Tiempos de estabilización del sustrato con y sin alimentación fresca de 
biomasa. ........................................................................................................... 64 
Tabla 12. Tiempos de estabilización del producto con y sin alimentación fresca de 
biomasa. ........................................................................................................... 65 
Tabla 13. Condiciones de operación para corridas dinámicas. .......................................... 71 
Tabla 14. Comparación de condiciones de operación de la etapa de fermentación. ........... 77 
Tabla 15. Parámetros de operación seleccionados para la etapa de hidrólisis. ................... 79 
Tabla 16. Parámetros de operación seleccionados para la etapa de fermentación. ............. 79 
 
 
 
 
LISTA DE FIGURAS 
 
pág. 
 
Figura 1. Representación gráfica de la metodología utilizada para la hidrólisis. ................ 30 
Figura 2. Representación gráfica de la metodología utilizada para la fermentación. .......... 33 
Figura 3. Representación gráfica de la etapa de hidrólisis. ................................................ 35 
Figura 4. Análisis de la velocidad inicial neta de reacción para la producción de 
glucosa en función de la concentración de almidón licuado alimentado. ........... 38 
Figura 5. Diagramas dinámicos con concentración de alimentación de almidón licuado 
600 g/L y velocidad de dilución de 1.9 h
-1
. ....................................................... 41 
Figura 6. Diagramas de fase para la etapa de hidrólisis con concentración de sustrato de 
alimentación de 600 g/L, velocidad de dilución de 1.9 h
-1 
y diferentes 
condiciones de carga de sustrato y otras especies. ............................................ 46 
Figura 7. Diagramas de fase para la etapa de hidrólisis, con concentración de sustrato 
de alimentación de 900 g/L y velocidad de dilución de 0.3 h
-1
. ......................... 47 
Figura 8. Diagrama de bifurcación 3D del rendimiento de la glucosa en función de los 
parámetros independientes: Concentración de sustrato alimentado y 
Velocidad de dilución. Para un rango de 10 g/L a 7000 g/L. ............................ 50 
Figura 9. Panorámica en 2 dimensiones del diagrama de bifurcación 3D del 
Rendimiento de la glucosa en función de los parámetros independientes: 
Concentración de sustrato alimentado y Velocidad de dilución. Con un rango 
de alimentación de 60 g/L a 9000 g/L. ............................................................. 51 
Figura 10. Diagrama de bifurcación 3D para la región de operación sin presencia de 
fenómenos atípicos: Concentración de sustrato alimentado = [60-1000] g/L. .... 53 
Figura 11. Panorámica en 2 dimensiones del diagrama de bifurcación 3D para la región 
de operación sin presencia de fenómenos atípicos: Concentración de sustrato 
alimentado entre [80-1000] g/L. ....................................................................... 54 
 
 
Figura 12. . Rendimiento de glucosa en función de la concentración de almidón 
alimentado con velocidad de dilución de 1.4 h
-1
. .............................................. 55 
Figura 13. Productividad de glucosa en función de la concentración másica de almidón 
alimentado 1.4 h
-1
 ............................................................................................ 55 
Figura 14. Reajuste de la Velocidad específica de crecimiento máxima como parámetro 
cinético en función de la Temperatura. ............................................................. 57 
Figura 15. Reajuste de la Concentración máxima de biomasa como parámetro cinético 
en función de la Temperatura.
*
 ......................................................................... 58 
Figura 16. Reajuste de la Concentración máxima de Producto como parámetro cinético 
en función de la Temperatura. .......................................................................... 58 
Figura 17. Reajuste del Rendimiento de biomasa por sustrato consumido como 
parámetro cinético en función de la Temperatura.
*
 ........................................... 59 
Figura 18. Reajuste del rendimiento de producto respecto a la biomasa como parámetro 
cinético en función de la Temperatura. ............................................................. 59 
Figura 19. Representación gráfica de la etapa de fermentación. ........................................ 60 
Figura 20. Simulación dinámica para las concentraciones de biomasa, sustrato y 
producto con alimentación continúa de biomasa (2.5 kg/m
3
) y sustrato (80 
kg/m
3
), velocidad de dilución 0.2 h
-1
 y temperatura de 34.6 . ......................... 63 
Figura 21. Dinámica del arranque y estabilizacióndel sistema con D=0.2 h
-1
, T=34.6 
ºC, Csf =105 kg/m
3
, Cxf=2.5 kg/m
3
, Cpf=0 kg/m
3
, Cs0=140 kg/m
3
, Cx0=9.5 
kg/m
3
 y Cp0=0 kg/m
3
. ..................................................................................... 67 
Figura 22. Diagramas de fase para el sistema con D=0.2 h
-1
, T=34.6 ºC, Csf=105 kg/m
3
, 
Cxf =2.5 kg/m
3
, Cpf=0 kg/m
3
, Cs0=140 kg/m
3
, Cx0=9.5 kg/m
3
 y Cp0=0 kg/m
3
... 68 
Figura 23. Diagramas de fase para el sistema con D=0.2 h-1 ,T=34.6 ºC, Csf =105 
kg/m3, Cxf =2.5 kg/m3, Cpf=0_kg/m3 , Cs0=60,80,100,120 y 140 kg/m3, 
Cx0=9.5 kg/m3 y Cp0 =0 kg/m
3. ........................................................................ 69 
Figura 24. Diagramas de fase para el sistema con D=0.13 h
-1
, T=34.6 ºC, Csf=135 
kg/m
3
, Cxf=4.5 kg/m
3
, Cpf=0, Cs0=60, 90 y 120 kg/m
3
, Cx0=2, 4, 8, 10 y 12 
kg/m
3
 y Cp0=0 kg/m
3
. ....................................................................................... 70 
 
 
Figura 25. Diagramas de fase para el sistema con D=0.2 h-1, T=34.6 ºC, Csf=80 kg/m3, 
Cxf =2.5 kg/m3, Cpf=0_kg/m3 , Cs0=40, 80, 120, 160, 200 y 240 kg/m3, 
Cx0=3.2 kg/m3 y Cp0=0 kg/m3. ........................................................................ 71 
Figura 26. Diagrama de bifurcación de Temperatura vs. Rendimiento, para diferentes 
Velocidades de dilución: D=0.15 h
-1
 (negro); D=0.25 h
-1
 (rojo); D=0.35 h
-1
 
(azul). .............................................................................................................. 73 
Figura 27. Diagrama de bifurcación de Temperatura vs. Rendimiento, para diferentes 
concentraciones de Sustrato alimentado, kg/m
3
: Csf=200 (negro), Csf=70 
(rojo), Csf=45 (verde), Csf=30 (azul). ............................................................ 74 
Figura 28. Diagrama de bifurcación para sistema de producción de etanol con 
Saccharomyces cerevisiae. Csf = 80 kg/m
3
 (negro), Csf = 120 kg/m
3
 (azul), 
Csf = 160 kg/m
3
 (verde), Csf = 200 kg/m
3
 (rojo). ............................................... 75 
Figura 29. Diagrama de bifurcación para sistema de producción de etanol con 
Saccharomyces cerevisiae. Csf=80 kg/m
3
 (negro), Csf=120 kg/m
3
 (azul), 
Csf=160 kg/m
3
 (verde) Csf=200 kg/m
3
 (rojo). .................................................... 76 
Figura 30. Representación gráfica de las etapas de hidrólisis y fermentación. ................... 78 
 
 
 LISTA DE ANEXOS 
 
pág. 
 
ANEXO A ...................................................................................................................... 89 
ANEXO B ...................................................................................................................... 91 
ANEXO C ....................................................................................................................... 93 
ANEXO D ...................................................................................................................... 94 
ANEXO E ....................................................................................................................... 95 
ANEXO F ....................................................................................................................... 98 
ANEXO G ...................................................................................................................... 99 
ANEXO H .................................................................................................................... 100 
 
 
 
RESUMEN 
 
En este trabajo fueron diseñadas las etapas de hidrólisis y fermentación para producir 
bioetanol a partir de almidón de yuca amarga, basándose en la respuesta dinámica del 
sistema, con el fin de obtener un proceso continuo estable y con alto rendimiento de 
producto. En el estudio, se implementaron modelos cinéticos complejos de estructura 
matemática no lineal que permitieron verificar fenómenos de inestabilidad que propiciaron 
bajo rendimiento de producto. 
Se simuló el arranque de cada etapa en un biorreactor de tanque agitado continuo (CSTBR) 
utilizando códigos programados en Matlab. Los resultados permitieron determinar el efecto 
de la velocidad de dilución, y la concentración de alimentación de sustrato sobre la 
estabilidad de ambas etapas, así como el efecto de la temperatura sobre la estabilidad del 
proceso de fermentación. Mediante el análisis de la información, se establecieron valores 
para los parámetros de operación estudiados y para las concentraciones de arranque, que 
permitieron alcanzar y mantener estados estables de alta productividad y rendimiento en 
cada uno de los procesos. 
Se obtuvo un diseño integral al incluir un análisis coherente de la respuesta dinámica del 
sistema para cada una de las etapas. Este diseño aporta a la solución de problemas que se 
presentan actualmente en las plantas industriales de producción de alcohol carburante, 
relacionados a caídas de rendimiento inesperadas que se atribuyen a la inestabilidad del 
sistema. 
Palabras claves: Hidrólisis, fermentación, amiloglucosidasa, estabilidad, 
Saccharomyces cerevisiae. 
http://es.wikipedia.org/wiki/Saccharomyces_cerevisiae
 
 
ABSTRACT 
 
The hydrolysis and fermentation stages for producing bioethanol from bitter yucca starch 
were designed based on the dynamic response of the system with the purpose of obtaining 
a stable process with high product yield. During the study, complex kinetic models with 
nonlinear mathematical structure were used with the purpose of verifying un-stability 
phenomena leading to low product yield. 
The starting up of each stage in a continuous stirred tank bioreactor (CSTBR) was 
simulated by means of own codes programmed in Matlab. The results allowed determining 
the effect of the dilution rate, and feed substrate concentration on the stability of both 
stages. Likewise, the effect of temperature on the stability of the fermentation process was 
established too. From analysis of the information, values for the studied operation 
parameters and for the starting up concentrations, that allow reaching and maintaining 
stable steady states with high productivity and yield for each process, were defined. 
An integral design was obtained through the analysis of dynamic response of the system 
for each process. The design obtained for the starch hydrolysis and glucose fermentation 
stages contributes to the solution of problems related to unexpected falls of the yield, 
attributed to system’s stability, during the industrial fuel ethanol production. 
 
Keywords: Hydrolysis, fermentation, amyloglucosidase, stability, 
Saccharomyces cerevisiae. 
http://es.wikipedia.org/wiki/Saccharomyces_cerevisiae
 
 
INTRODUCCIÓN 
 
Según el Programa de Uso Racional y Eficiente de Energía y Fuentes no Convencionales 
(PROURE), Colombia presentó, entre los años 1999 y 2008, un incremento anual 
promedio de 1,2% en la demanda energética. Con una proyección de 2,6%, del 2008 al 
2020, el Estado debe garantizar la disponibilidad de recursos para suplir tal demanda 
(PROURE, 2010). En efecto, con la inminente disminución de recursos fósiles, el gobierno 
nacional ha impulsado un marco normativo de incentivos tributarios y financieros para 
fomentar la producción y el consumo de combustibles de origen biomásico a partir de la 
Ley 693 del 2005 (FedeBiocombustibles, 2012), con lo cual en Colombia la producción 
actual de etanol es de 1’275.000 L/día (FedeBiocombustibles, 2012) y se espera que llegue 
a 3’798.163 L/día para el 2020 (BIRD, 2008), mostrando una tendencia de aumento en la 
demanda de alcohol carburante para oxigenación de la gasolina. 
En Colombia, la demanda de bioetanol como combustible ha sido satisfecha, en gran parte, 
por la caña de azúcar. Según la Asociación de Cultivadores de Caña de Azúcar de 
Colombia (Asocaña, 2012), la caña procesada en Colombia presenta, para el 2009, 2010 y2011, niveles de 23`588.646, 20.272.594 y 22`727.758 TM (equivalente a volumen de 
azúcar crudo) y una producción de alcohol carburante de 326, 291, y 336 millones de 
l/año, con una concentración de 98% de bioetanol. El uso extensivo de esta materia prima 
se debe al alto rendimiento que tiene para producción de bioetanol frente a otros cultivos 
(Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural, 2012). Sin embargo, al tener en cuenta el 
inminente aumento esperado de la demanda de bioetanol, el uso de cultivos alimenticios 
tales como el de la caña de azúcar en Colombia implica un riesgo para la seguridad 
alimentaria; lo cual va en contra vía al desarrollo territorial sostenible propuesto por las 
políticas del Gobierno Nacional (Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural, 2006). 
Un problema claro con la implementación de nuevas tecnologías es garantizar una 
producción acorde con la oferta de materias primas disponibles en la región. Es así como el 
Gobierno Nacional ha impulsado un plan de diversificación energética para la producción 
 
 
de biocombustibles en todo el país (Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural, 2006). 
Una materia prima alternativa para la producción de bioetanol es la biomasa 
lignocelulósica proveniente de residuos con alto contenido de celulosa pero su tecnología 
es muy insipiente aún. Otra alternativa es la materia prima de origen amiláceo. De hecho, 
en Estados Unidos el alcohol se procesa a partir de maíz por su alto contenido de almidón 
(Copelo, 2007). Sin embargo, en Colombia es un alimento de primera generación y, por lo 
tanto, no es una opción viable, haciendo necesario buscar otra alternativa que no atenten 
contra la seguridad alimentaria. 
Teniendo en cuenta que la producción de bioetanol se concentra en el interior del país, se 
presenta una oportunidad para el departamento de Bolívar, que no es gran productor de 
caña (Biblioteca Virtual del Banco de la República, 2005), de implementar nuevas plantas 
productoras de bioetanol a partir de otras materias primas con alta producción en la región; 
al mismo tiempo incentivando el mercado agrícola, tan azotado por conflictos armados, y 
favorecer el auge de la economía bolivarense, siendo uno de los departamentos donde se 
cultivan mayores cantidades de yuca amarga en el país (Secretarías de Agricultura 
Departamentales - UMATA, 2006-2007). Por ser un tubérculo que solo se utiliza para la 
alimentación de los cerdos, se convierte en un problema por las grandes cantidades que 
quedan fuera de esta forma de aprovechamiento, abriéndose así una puerta para otras 
aplicaciones. Además, ha sido la materia prima seleccionada para esta investigación por el 
alto contenido de almidón de este material, el fácil procesamiento del mismo y la 
adaptabilidad de su cultivo en terrenos áridos (Alarcón & Dufour, 1998). 
Por otro lado, investigaciones previas referentes a los procesos de producción de etanol 
mediante fermentación, han desarrollado la hipótesis que en las actuales plantas instaladas 
productoras de bioetanol, incluso cuando las condiciones y parámetros físicos se 
mantienen constantes, se presentan caídas inesperadas en el rendimiento de las etapas que 
involucran el bioproceso, las cuales propician una consecuente reducción de su 
productividad, problemas de operación, paradas de planta, pérdidas de materia prima y 
pérdidas económicas. Estas investigaciones destacaron que esto se debe a la presencia de 
 
 
fenómenos de inestabilidad típicos de sistemas altamente no lineales, los cuales no se han 
tenido en cuenta durante el diseño de los procesos fermentativos (Paz, 2010). 
La implementación adecuada de tecnologías eficientes de producción de alcohol 
carburante en la región depende, directamente, de dar solución a los problemas de 
estabilidad en los procesos que existen actualmente y, por ende, se necesita realizar un 
diseño de las etapas de hidrólisis y fermentación que permitan alcanzar y mantener estados 
estables con alto rendimiento (Paz, 2010). Entonces, un análisis coherente del 
comportamiento dinámico de las cinéticas de hidrólisis del almidón y fermentación de los 
azúcares, proporcionará los parámetros pertinentes de diseño y las condiciones adecuadas 
de operación para estos bioprocesos con altas cantidades producidas (Paz & Cardona, 
2009). Además, proveerá una base para la implementación adecuada de tales etapas en 
nuevos complejos de producción de bioetanol en la región. 
Con el fin de contribuir al continuo mejoramiento de los procesos de producción de 
bioetanol en el país y de aportar un mayor entendimiento sobre el diseño integral de sus 
etapas, en este trabajo se desarrolló mediante simulación un análisis coherente de la 
respuesta dinámica del sistema en la hidrólisis y la fermentación, basado en cinéticas 
relativamente complejas que permiten verificar fenómenos de inestabilidad. Por 
consiguiente, al aplicar este análisis, se proporcionaron los parámetros y condiciones 
operacionales para el diseño integral de las etapas de hidrólisis del almidón y fermentación 
de los azúcares en el proceso de producción de bioetanol, teniendo en cuenta el 
comportamiento dinámico de las mismas, para realizar un control simultáneo de las 
operaciones, que garanticen el alcance y mantenimiento de estados estables de alto 
rendimiento (Paz & Cardona, 2009). 
 
 1 
1. OBJETIVOS 
 
1.1 OBJETIVO GENERAL 
Diseñar las etapas de hidrólisis y fermentación para producir bioetanol a partir de la yuca 
amarga, basado en el análisis de la respuesta dinámica del sistema. 
1.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS 
1. Modelar los procesos continuos de hidrólisis enzimática del almidón y la 
fermentación de los azúcares para producir bioetanol, a partir de balances de masa 
y expresiones cinéticas, con el fin de reproducir el comportamiento dinámico del 
sistema. 
2. Analizar la respuesta dinámica del arranque de los procesos, para evaluar el efecto 
de diferentes parámetros de operación sobre el alcance de estados estables, 
mediante simulación dinámica. 
3. Seleccionar las condiciones de operación más adecuadas que permitan alcanzar 
estados estables con alto rendimiento de producto en las etapas estudiadas, basado 
en el análisis del comportamiento del sistema. 
 
 
 
 2 
2. MARCO DE REFERENCIA 
 
2.1 ANTECEDENTES 
El análisis dinámico de las etapas de hidrólisis de almidón y la fermentación de azúcares 
amerita un modelamiento pertinente basado en expresiones cinéticas que permitan 
describir el comportamiento del sistema, teniendo en cuenta factores que intervienen en el 
alcance de altos rendimientos de producto para cada una de las etapas. 
En la literatura se encuentran múltiples modelos cinéticos que describen la hidrólisis del 
almidón. Uno de estos modelos describe la cinética de la hidrólisis de almidón soluble con 
glucoamilasa como una modificación de la ecuación de Michaelis- Menten que tiene en 
cuenta algunos factores que afectan la velocidad de reacción (inhibición por productos, 
desnaturalización de la enzima, cambios del pH y de la fuerza iónica, reversibilidad de la 
reacción, etc.). Pero este modelo presenta una desventaja respecto a las conversiones pues 
no es aplicable a conversiones mayores al 40%, lo que se convierte en una limitante para el 
estudio de cinéticas que estén relacionadas con conversiones superiores (González, et al., 
1990). 
En 1997, Zanin y Moraes plantearon un modelo cinético para la hidrólisis, en el cual 
usaron un modelo multisustrato para enzimas inmovilizadas teniendo en cuenta la 
formación de productos intermedios, la reversibilidad de algunas reacciones, la inhibición 
por sustrato, producto y la formación de isomaltosa. Obtuvieron los parámetros cinéticos 
mediante pruebas de velocidad inicial de sacarificación con enzima inmovilizada y para 
diferentes concentraciones de almidón licuado; siendo este modelo válido para reactores de 
lecho fijoy fluidizado, además, muestra que la inhibición por producto es 7 veces más alta 
en reactores de lecho fijo que en los de lecho fluidizado (Zanin & Moraes, 1997). 
Modelos cinéticos para la fermentación de azúcares han sido ampliamente estudiados. En 
el año 2001, Atala y compañía, desarrollaron y validaron un modelo considerando los 
efectos de temperatura e inhibición de sustrato, producto y biomasa, en el cual los 
 
 3 
parámetros cinéticos son descritos como función de la temperatura. Este modelo fue 
desarrollado a partir del estudio de las cinéticas de fermentación bajo condiciones de alto 
estrés para el microrganismo permitiendo determinar los efectos de inhibición; y se 
extiende al uso industrial pues también consideró un proceso continuo y utilizó como 
sustrato azúcar recuperada (Atala, et al., 2001). 
Respecto al cultivo de la yuca, el Programa de Apoyo a la Modernización Tecnológica del 
Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural (MADR) ha estado aplicando desde la década 
pasada una política coherente con la política actual del gobierno (PND), junto con el 
Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT) y el Consorcio Latinoamericano y del 
Caribe de Apoyo a la Investigación y Desarrollo de la Yuca (CLAYUCA), liderando el 
trabajo en este área. Esta política agropecuaria de mediano y largo plazo busca impulsar el 
mejoramiento tecnológico, el crédito y el financiamiento, la comercialización y la 
formación de capital social en la producción agrícola, mediante la aplicación de estrategias 
que se apoyan en la capitalización y la organización de los productores (Ospina & 
Ceballos, 2002). 
El Gobierno Nacional ha promovido el desarrollo de los biocombustibles mediante un 
marco legal comprendido por la Ley 693 de 2001, que describe el uso de alcoholes 
carburantes en Colombia. Luego, aparece la ley 939 de 2004 como estímulo de la 
producción y comercialización de biocombustibles para el uso de motores diesel. Aparece 
en el 2002 una contextualización de los biocombustibles en el mercado, con la Ley 788 del 
mismo año (Reforma Tributaria, Artículo 31), la cual exoneraba de pago de iva al alcohol 
carburante, y, en el artículo 88, se decretaba la exoneración de pago de sobretasa al uso de 
alcohol carburante (CONPES, 2008). 
Mediante el Decreto 383 de 2007 se establecen estímulos a la implementación de zonas 
francas para proyectos agroindustriales en materia de biocombustibles, y, en la última 
reforma tributaria, estímulos a la inversión de hasta un 40 %. 
La Resolución 447 de 2003, modificada por la resolución 1565 de 2004 en la cual 
establecen los requisitos técnicos y ambientales de los combustibles oxigenados. 
 
 4 
Apareciendo la Resolución 18 0222 de 2006 de Ministerio de minas, por la cual se 
establece el precio del alcohol carburante. 
 
2.2 ESTADO DEL ARTE 
Según el Programa de Uso Racional y Eficiente de Energía y Fuentes no Convencionales 
(PROURE) - en Colombia se presentó, entre el año 1999 y el 2008, un incremento anual 
promedio de 1,2 % en la demanda energética. Con una proyección esperada de incremento 
anual medio de 2,6 %, del 2008 al 2020, debe garantizarse, por parte del Estado, la 
disponibilidad de recursos para suplir tal demanda. Siendo un hecho la inminente 
disminución de recursos fósiles disponibles, el gobierno nacional ha impulsado un marco 
normativo y una política de incentivos tributarios y financieros para fomentar la 
producción y el consumo de combustibles de origen biomásico estableciendo el uso de 
mezclas estándar de combustibles fósiles y biocombustibles en el país. El porcentaje 
reglamentado para el etanol es de 10% ± 0.5% en volumen, a partir del 1° de enero de 
2010 (PROURE, 2010). 
Cumpliendo con lo dispuesto en la Ley 693 de 2001, el país empezó a implementar esta 
iniciativa para la creación de plantas de producción de alcohol carburante en la región 
suroccidental, donde el 28 de octubre de 2005, se inauguró la primera planta productora de 
alcohol carburante. En el 2006, se inaugura la primera planta de obtención de bioetanol a 
partir de yuca amarga en el departamento de Meta. Este complejo agroindustrial tomó el 
nombre de Cantaclaro y pretende, en el año 2012, doblar su producción actual (GPC, 
2012). 
Por otra parte, estudios anteriores han demostrado que algunas plantas ya instaladas, que 
producen bioetanol a partir de jugo de caña y melaza, presentan problemas inesperados de 
inestabilidad del sistema durante la etapa de arranque y de operación que conllevan a 
paradas de producción y, por consiguiente, a pérdidas económicas significativas. Dicho 
estudio estableció que el problema de inestabilidad se debe a que durante el diseño de la 
 
 5 
etapa de fermentación no se tiene en cuenta la respuesta dinámica del biosistema, y 
permitió resaltar la importancia de los estudios de estabilidad en tales sistemas de 
producción (Paz & Cardona, 2011). 
La evaluación del comportamiento dinámico y la estabilidad de un sistema de 
fermentación continua busca mostrar que, mediante el análisis anterior, se pueden definir 
las regiones de interés operativo para la producción de etanol, teniendo en cuenta la 
caracterización de puntos fijo, puntos de bifurcación y planos de fase para los modelos de 
crecimiento microbiano de Haldane y Monod (Trejos, Fontalvo, & Gómez, 2009). 
Es pertinente tener en cuenta que, actualmente, el diseño de la mayoría de las 
fermentaciones se lleva a cabo mediante pruebas de ensayo y error, en las que no se tienen 
en cuenta todos los fenómenos de estabilidad que caracterizan el sistema; conllevando esto 
a que el proceso no siempre opere dentro de una región estable y se obtengan desviaciones 
en las variables de salida. Como resultado del estudio se estableció una alternativa para el 
diseño de estos procesos, que tiene en cuenta el análisis de la estabilidad del sistema, lo 
cual permite la selección de los parámetros de operación con base en la respuesta dinámica 
del sistema (Paz, 2010). 
 
2.3 MARCO TEÓRICO 
2.3.1 Etapa de hidrólisis. 
La hidrólisis consiste en la doble descomposición de la molécula de agua ( y ) con 
otro compuesto, en la cual sus átomos forman otra especie química. Por la naturaleza 
disolvente del agua, también puede efectuarse la hidrólisis mediante adición de un ácido o 
una enzima. 
Reacción de hidrólisis: 
 Ec. (1) 
 
 
 6 
Con el objetivo de producir azúcares fermentables (de menor peso molecular) por acción 
de microorganismos o digestión ácido, se somete a hidrólisis almidón. Esta reacción 
consiste en un desdoblamiento del almidón, propiciado, por exceso de agua o por una 
pequeña cantidad de enzima o ácido (AGRONET, 2006). 
2.3.1.1 Tipos de hidrólisis. 
Existen reportados en la literatura dos tipos de hidrólisis según el catalizador que se utilice. 
 Hidrólisis ácida: El almidón es tratado con un ácido que permite el rompimiento 
de las cadenas cortas de dextrina. La concentración del ácido, el pH, la temperatura y el 
tiempo de hidrólisis son los parámetros de los cuales depende el grado de degradación. Por 
consiguiente, las reducciones del peso molecular y de la viscosidad son inversamente 
proporcionales al poder de reducción que aumenta por acción del ácido. 
Siendo el ácido nítrico y el ácido clorhídrico, los más utilizados en este tipo de hidrólisis, 
la clase de ácido es un factor determinante en el tiempo de sacarificación, al igual que la 
concentración, la temperatura, la presión y la relación másica con respecto al almidón. 
Generalmente, mientras se lleva a cabo la hidrólisis debe mantenerse un pH de 1.5, para lo 
cual deben agregarse las cantidades adecuadas de ácido que permitan mantenerlo en este 
valor (AGRONET, 2006). 
 Hidrólisis Enzimática: Este proceso consiste en la utilización de enzimas como 
catalizadores para romper las moléculas de almidón, obteniéndose productos semejantesa 
los de la hidrolisis ácida. El tipo de enzima más utilizada en este proceso son las amilasas, 
siendo las más conocidas la α-amilasa y la β-amilasa, las primeras desdoblan el almidón en 
glucosa y maltosa; se caracteriza por la facilidad de fragmentación de los almidones en 
dextrinas reductoras, que no dan color en el yodo, y la segunda, convierte la totalidad del 
almidón en glucosa (AGRONET, 2006). 
Al utilizar amilasas, es preciso mantener un proceso de cocción que favorezca la dispersión 
y la aceleración del rompimiento de las cadenas de almidón. Las amilasas actúan sobre el 
almidón dependiendo del origen de este, puesto que la composición del mismo cambia 
 
 7 
según su origen, es decir, el almidón consta de amilopectina y amilosa, con porcentajes de 
mezcla en un intervalo de 75 a 80 de amilopectina. Además, la amilosa se compone de 
unidades de glucosa enlazadas (tipo α-1,4 glicosídico) en cadenas longitudinales que 
pueden contener aproximadamente de 70 a 100 unidades de glucosa. Todo esto depende 
del origen del almidón (AGRONET, 2006). 
Existen dos fases dentro del proceso de Hidrólisis enzimática. Primero, la licuefacción y 
segundo, la sacarificación. La licuefacción se lleva a cabo en presencia de alfa-amilasa o 
beta-amilasa, mientras que la sacarificación, que es la conversión de almidón a glucosa, en 
presencia de glucoamilasa o pollulanasa (AGRONET, 2006). 
Mediante las diastasas de la malta o por las diastasas de los hongos se lleva a cabo la 
conversión del almidón a azúcares susceptibles de fermentación. Esta transformación se da 
a través de productos intermedios no fermentables. La cantidad de maltosa producida 
depende de la concentración en el mosto, la duración de la acción de las diastasas y de la 
temperatura (AGRONET, 2006). 
Al comparar los dos tipos de hidrólisis se encuentra la gran ventaja de la hidrólisis 
enzimática sobre la ácida. Esto se debe, primordialmente, a que las enzimas son específicas 
para un tipo de enlace (selectividad), por lo cual, no es usual la aparición de productos de 
degradación; caso contrario sucede con la hidrólisis ácida, en la cual, el poco control y la 
selectividad pobre ocasionan la aparición de productos de degradación, inclusive tóxicos. 
Otra ventaja son los rangos moderados de condiciones como temperatura y pH en las que 
transcurre la hidrólisis enzimática (pH=4-8; T=40-60°C). Además, no se presentan 
sustancias extrañas añadidas como en el caso de la hidrólisis acida para la neutralización 
(presencia de sales) (Guadix, et al., 2009). 
2.3.1.2 Cinética de la etapa de hidrólisis. 
El modelo más simple y básico, para el estudio de las cinéticas de reacción enzimática, 
supone la ocurrencia de una reacción reversible entre una enzima (E) y un sustrato (S) para 
dar como producto un complejo enzima-sustrato (ES); y luego, dar lugar a una reacción 
 
 8 
irreversible donde se obtiene un producto P y la enzima (E), haciendo así que la enzima 
vuelva a su estado original (regeneración) (Orrego, Cetina, & Hernández, 2009). 
 
 
 
 
 
 Ec. ( 2 ) 
Se asume que la velocidad de esta reacción es proporcional a la concentración del 
complejo enzima-sustrato (ES), así: 
 Ec. ( 3 ) 
El parámetro de Michaelis-Menten, denominado también la constante de Michaelis , 
relaciona la velocidad a la que se forma el complejo con las velocidades de liberación 
de producto , de la enzima y de sustrato . 
 
 
 
 
 
 
 
Ec. ( 4 ) 
Con el fin de tener en cuenta la concentración total de enzima en el sistema (enzima–
sustrato y enzima libre) y normalizar la expresión de la velocidad de reacción se deduce 
que: 
 
 
 
 Ec. ( 5 ) 
 
 
 
 
 
 
 Ec. ( 6 ) 
Al introducir el parámetro , que representa la máxima velocidad de 
reacción posible, queda la Ec. ( 7) conocida como la ecuación de Michaelis Menten. 
 
 
 
 Ec. ( 7 ) 
 
A este modelo se le han hecho varias modificaciones, con el fin de predecir el efecto 
inhibitorio del sustrato y producto sobre la enzima, por lo cual, este tipo de modelos con 
modificaciones son los más apropiados para analizar la respuesta dinámica del sistema. 
Tales modificaciones se han introducido con nuevos parámetros que permiten una 
 
 9 
descripción más acertada del comportamiento evidenciado experimentalmente. Por 
ejemplo, González y compañía, realizaron un ajuste, que permitió una visualización más 
objetiva de cómo se lleva a cabo este proceso a nivel real, para conversiones menores a 
40% (González, et al., 1990). 
Otro de los modelos planteados en los últimos años fue desarrollado por Zanin y compañía. 
La estructura de este modelo muestra la complejidad de las cinéticas involucradas en la 
hidrólisis del almidón utilizando como enzima la amiloglucosidasa. Realizaron el 
modelamiento cinético de la etapa mediante la descripción de la ocurrencia de reacciones 
múltiples, teniendo en cuenta: la presencia de oligosacáridos susceptibles y resistentes en 
el almidón, la de productos intermedios que se dan en reacciones secundarias, y los efectos 
de la inhibición por producto y sustrato (Zanin & Moraes, 1997). El modelo se basa en las 
siguientes consideraciones y la nomenclatura respectiva está disponible en los ANEXOS 
A, B y C: 
 
1. El sustrato tiene un grado de polimerización promedio que está dado por los 
oligosacáridos que lo componen, productos de un pretratamiento del almidón con α-
amilasa (se asume que el grado de tales oligosacáridos es mayor que 3). Según reportes 
en la literatura, el grado de polimerización es , basado en la descripción de Reilly para 
la acción de la α-amilasa ( ). 
2. Estos oligosacáridos son considerados como Oligosusceptibles (aproximadamente 
el 77% de las moléculas), los cuales son más hidrolizables pues poseen enlaces α-1,4; y 
Oligoresistentes , que son menos hidrolizables, poseen enlaces α-1,6 y constituyen el 
23% de las moléculas. 
3. La sacarificación se da mediante múltiples reacciones simultáneas que son divididas en 
tres tipos: 
a. Reacciones de hidrólisis de los oligosacáridos con descritos 
anteriormente: 
 
 
 
 10 
b. La hidrólisis de Maltotriosa es reversible: 
 
c. La hidrólisis de Maltosa es reversible: 
 
4. Puede ocurrir la reacción de condensación de Glucosa . Esta reacción es reversible: 
 
5. Existe una inhibición de producto , para el caso glucosa en las reacciones en 
que interviene como producto, excepto la de condensación. 
6. Existe una inhibición de sustrato por los oligosacáridos con , pero no para la 
maltotriosa y la maltosa. 
7. Todos los sustratos compiten por el sitio activo de la amiloglucosidasa. 
8. Durante la sacarificación, el agua está en exceso, por lo tanto, su concentración se 
asume constante. 
9. A 45 °C, pH 4.5 y cantidad de enzima inmovilizada por volumen de reacción (E) de 
749.85 g/L, la estabilidad de la amiloglucosidasa es alta, por lo tanto, se considera la 
desactivación térmica de la enzima despreciable (Zanin & Moraes, 1997). 
 
La estructura del modelo cinético se basa en la interacción entre oligosusceptibles ( , 
oligoresistentes , maltotriosa , maltosa e isomaltosa , mediante las 
siguientes velocidades de reacción [Ec. ( 8) - Ec. ( 15)] (Zanin & Moraes, 1997): 
 
Velocidad de Hidrólisis de Oligosusceptibles, : 
 
 
[ ( 
 
 
) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
]
 
Ec. ( 8) 
 
Velocidad de Hidrólisis de Oligoresistente, : 
 
 
[ ( 
 
 
)]
 
Ec. ( 9) 
 
 
 11 
Velocidad de Hidrolisis Maltotriosa : 
 
 ( 
 
 
)
[ ( 
 
 
) 
 
 
 
 
 
 
 
 
]
 Ec. ( 10) 
En equilibrio: 
 Ec. ( 11) 
 
Velocidad de Hidrolisis Maltosa : 
 
 ( 
 
 
)
[ ( 
 
 
) 
 
 
 
 
 
 
 
 
]
 Ec. ( 12) 
En equilibrio: 
 
 Ec. ( 13) 
 
Velocidad de formación (reacción de condensación) de Isomaltosa, : 
 ( 
 
 
) Ec. ( 14) 
En equilibrio: 
 
 
 
 Ec. ( 15) 
Teniendo en cuenta el efecto de reacciones múltiples se deducen los términos de velocidad 
neta de reacción, para cada componente, así (Zanin & Moraes, 1997): 
 Velocidad neta de Oligosusceptibles , 
: 
 Ec. ( 16) 
Velocidad neta de Oligoresistentes , 
: 
 Ec. ( 17) 
Velocidad neta de Maltotriosa , 
: 
 Ec. ( 18) 
 Velocidad neta de Maltosa , 
: 
 Ec. ( 19) 
 
 12 
Velocidad neta de Isomaltosa , 
: 
 Ec. ( 20) 
Velocidad neta de Glucosa , 
: 
 Ec. ( 21) 
 
2.3.2 Etapa de fermentación 
La fermentación se lleva a cabo cuando una sustancia orgánica de origen vegetal libre de 
nitrógeno sufre un conjunto de reacciones químicas por medio de algún microrganismo 
(bacterias, bacilos, levaduras, mohos), donde por lo general, se produce un 
desprendimiento gaseoso y se da una producción de energía, que es adquirida por los 
microrganismos, la cual cuando se oxida el compuesto disminuye (AGRONET, 2006). 
La fermentación de la glucosa y materiales azucarados mediante la acción de 
microorganismos tiene como objetivo la producción de etanol. Los microorganismos más 
utilizados para la producción de etanol a partir de glucosa son la levadura Saccaromyces 
cerevisiae y la bacteria Zymomonas mobilis. 
2.3.1.1 Cinética de la etapa de fermentación 
Múltiples modelos matemáticos han sido propuestos, con el fin de reproducir mediante 
simulación el crecimiento microbiano que se da en los procesos fermentativos. Uno de los 
más sencillos y, por lo tanto, más utilizado, es el planteado por Monod; su simplicidad se 
deriva del número reducido de parámetros de ajuste en su expresión matemática, sin 
embargo, debe decirse que tal estructura posee un principio bioquímico (Fogler, 2008). 
 
 
 
 Ec. ( 22) 
Donde, 
 Velocidad de reacción específica de crecimiento máxima, s
-1
. 
 Constante de Monod, g/cm
3
. 
 Concentración de sustrato, g/cm
3
. 
 Concentracione de célula, g/cm
3
. 
 
 
 13 
Otro modelo planteado en los últimos años en el cual se consideró el efecto de la 
temperatura sobre la cinética de la reacción es el de Andrade. Se llevaron a cabo 
experimentos en batch a temperaturas desde 30 hasta 38°C y el microorganismo utilizado 
fue Saccharomyces cerevisiae. El objetivo fue evaluar la dificultad en la actualización de 
los parámetros cinéticos cuando hay cambios en las condiciones de fermentación en el que 
la reestimación es una tarea que consume tiempo, además tuvo en cuenta el efecto de la 
inhibición por sustrato (Andrade, 2007). 
La estructura del modelo cinético se basa en la interacción bioquímica entre las siguientes 
especies: biomasa (X), sustrato (S) y producto (P), y se describe mediante las siguientes 
velocidades de reacción (Atala, et al., 2001): 
 
Velocidad para Crecimiento de Células: 
 (
 
 
) ( 
 
 
)
 
( 
 
 
)
 
 Ec. ( 23 ) 
 
Velocidad para Producto: 
 Ec. ( 24 ) 
Velocidad para Sustrato: 
 
 
 
 Ec. ( 25 ) 
Definidas las constantes como: 
 
 
 
 
La nomenclatura y algunas especificaciones del modelo pueden encontrarse en los 
ANEXOS F y H. 
Ahora bien, según este modelo cinético, las expresiones de las velocidades netas de 
reacción para cada componente interviniente (biomasa, sustrato y producto) se expresan 
(Andrade, 2007): 
 
 14 
Velocidad neta de reacción de la biomasa (X), : 
 Ec. ( 26) 
 Velocidad neta de reacción de sustrato (S), : 
 Ec. ( 27) 
Velocidad neta de reacción de producto (P), : 
 Ec. ( 28) 
El modelo cinético propuesto por Andrade y compañía presenta expresiones que 
representan el efecto de la temperatura sobre algunos parámetros importantes del proceso 
fermentativo, válido para el intervalo de temperatura 30 a 38 ºC (Andrade, 2007). 
 Parámetros dependientes de la temperatura 
 Ec. ( 29 ) 
 Ec. ( 30 ) 
 Ec. ( 31 ) 
 Ec. ( 32 ) 
 Ec. ( 33 ) 
Para estos parámetros cinéticos en la Tabla 1 se reportan los valores de las constantes de 
ajuste (Andrade, 2007). 
Tabla 1. Parámetros reportados en función de la temperatura 
Parámetros A B C D 
 
 
 
 
 
Fuente: Andrade R. 2007. Estimation of temperature dependent parameters of a batch alcoholic 
fermentation process, Applied Biochemistry and Biotechnology. pág 758. 
 
 
 15 
2.3.2.2 Estabilidad de sistemas continuos para la producción de etanol 
Empíricamente, se ha demostrado que en la operación de biorreactores de tanque agitado 
continuos, se exhiben fenómenos característicos de sistemas no lineales, como son la 
multiplicidad de estados estacionarios para un conjunto de parámetros determinados, 
oscilaciones de algunas variables del proceso y bifurcaciones. En la mayoría de los 
procesos estos fenómenos no lineales disminuyen la productividad del proceso (Paz, 2010). 
Bajo la premisa de predecir el comportamiento de los sistemas microbianos en el tiempo se 
han propuesto varios tipos de modelos que describen el crecimiento celular. Pueden 
clasificarse tales modelos en: no estructurados, estructurados, no segregados y segregados. 
Ahora bien, al tener en cuenta los efectos de inhibición que afectan a los microorganismos 
por altas concentraciones de sustrato y producto, se han modificado las cinéticas de 
crecimiento; de tal forma que se han encontrado expresiones de tipo lineal, exponencial, 
parabólico e hiperbólico (Lenbury, et al., 1999). Sistemas microbianos en los procesos de 
fermentación para producción de alcohol mediante Saccharomyces cerevisiae y 
Zymomonas mobilis son sistemas específicos, a través de los cuales se ha llevado a cabo el 
análisis del comportamiento dinámico de los sistemas microbianos experimental y 
teóricamente. 
Los parámetros de proceso que han sido mayor fuente de estudio son la velocidad de 
dilución, la concentración del sustrato en la alimentación, el pH y la temperatura. También, 
se ha estimado el comportamiento dinámico de sistemas con configuraciones de operación 
específicas como biorreactores con aireación, con alimentación lateral de biomasa y 
producto, con reciclo de células, con consumo de sustratos sustituibles, con extracción con 
solvente y extracción con membranas del producto inhibitorio y de biorreactores biofilm 
en los que se consideran efectos difusivos (Paz, 2010). 
Zymomonas mobilis y Saccharomyces cerevisiae son unos de los microorganismos más 
estudiados para producir etanol a escala industrial. Los cultivos de microorganismos en 
biorreactores continuos de tanque agitado, al ser convertidos de procesos de pequeña 
escala a procesos de gran escala, presentan cambios en su estabilidad, que dificultan el16 
control del proceso y afectan la productividad; estos comportamientos se deben a las 
características de los fenómenos no lineales presentes en el proceso (Paz, 2010). 
La bacteria Zymomonas mobilis en cultivos continuos, muestra multiplicidad de estados 
estacionarios y oscilación de diferentes variables de proceso (concentraciones de sustrato, 
biomasa, productos, y viabilidad de las células, entre otras) para valores específicos de la 
concentración de sustrato en la alimentación y de la velocidad de dilución. Hay casos en 
que estos comportamientos causan que la concentración de biomasa y la viabilidad de las 
células decrezca más de un 50% o puede que el proceso tenga una productividad 
demasiado baja. Por ejemplo, en fermentaciones continuas alimentadas con elevadas 
concentraciones de sustrato (entre y ) se observan grandes variaciones en 
las concentraciones de biomasa y producto debido al fenómeno oscilatorio. En el momento 
que este fenómeno es controlado, la productividad promedio del proceso llega a los 
 . Sin embargo, cuando el fenómeno no es regulado, se da una caída en la 
productividad del proceso a (Paz, 2010). 
En el caso específico de los cultivos de Zymomonas mobilis, análisis dinámicos han 
demostrado que el sistema presenta diferentes regiones de estabilidad con multiplicidad de 
estados estacionarios y/u oscilaciones; por ejemplo, en algunos casos, las oscilaciones 
presentan al final una bifurcación de período infinito, siendo estos los más sencillos; 
aunque, aumentando la complejidad, se encontraron casos en los cuales la rama periódica 
bifurca en caos totalmente desarrollado. Todo esto dentro de los rangos respectivos para 
velocidad de dilución y concentraciones de sustrato en la alimentación de y 
 . Además, durante la oscilación se presenta una concentración 
promedio de etanol mayor a la que se obtiene en el estado estacionario alrededor del cual 
oscila; esto último solo para algunos casos (Garhyan & Elnashaie, 2004) 
La multiplicidad de estados estacionarios y el comportamiento oscilatorio son fenómenos 
que también se presentan en cultivos continuos de saccharomyces cerevisiae. Cuando en la 
alimentación se tienen bajas concentraciones de sustrato, se mantiene un estado 
estacionario; mientras que en el caso contrario, al tener concentraciones altas de glucosa en 
 
 17 
la alimentación, para un amplio rango de velocidades de dilución, aparecen múltiples 
estados estacionarios (Lei, Rotboll, & Jorgensen, 2001) 
Very High Gravity (VHG) es una tecnología para la producción de etanol que consiste en 
utilizar medios que contienen más del 25% (p/v) de azúcar, con el fin de alcanzar 
concentraciones de etanol mayores al 15% (p/v). Es característico de esta tecnología que se 
presenten cuasi estados estacionarios, y oscilación de las variables de proceso (Bai, 2007). 
Generalmente, los datos obtenidos de las fermentaciones a nivel de laboratorio no arrojan 
datos de múltiples estados estacionarios; esto se debe a las bajas concentraciones de 
glucosa en la alimentación, caso contrario a las altas concentraciones de sustrato que se 
tratan a escala industrial. Por lo tanto, la multiplicidad de estados estacionarios y 
oscilaciones tienen mayor importancia en procesos industriales a gran escala (Paz, 2010). 
2.3.3. Modelamiento dinámico de reactores bioquímicos y enzimáticos 
Los reactores pueden modelarse con un sistema de ecuaciones diferenciales, bajo la 
asunción de mezcla perfecta dentro del tanque, solo sí ocurren variaciones con el tiempo. 
Entonces, se puede describir el comportamiento del sistema con un conjunto de ecuaciones 
diferenciales de primer orden, que se puede representar de la siguiente forma: 
 
 
 Ec. ( 34 ) 
donde: 
Dependiendo el grado de linealidad de la Ec. ( 34), se observarán diferentes 
comportamientos del sistema, como la multiplicidad de estados estacionarios, periodicidad, 
caos y bifurcaciones (Paz, 2010). 
 De la teoría, se tiene que el balance para un componente A en estado no estacionario en un 
reactor continuo de tanque agitado (CSTR) se expresa de la siguiente forma (Fogler, 
2008): 
 
 
 
 Ec. ( 35) 
 
 18 
A partir de esto, se tiene el modelo matemático del CSTR, con algunas asunciones 
importantes, como: y , entonces, 
 
 
 
 Ec. ( 36) 
 
 
( ) 
 
 
 
 
 
Ec. ( 37) 
Con un flujo de alimentación, igual al de salida. 
 
 
( ) 
 
 
 Ec. ( 38) 
Por definición, se tiene que ; por lo tanto, el balance para cualquier especie A en 
un CSTR en estado no estacionario, queda así: 
 ( ) 
 
 
 Ec. ( 39) 
2.3.3.1. Estados estacionarios 
Los estados estacionarios se obtienen al igualar las derivadas del modelo que describe al 
sistema a cero; generalmente, un sistema presenta varios estados estacionarios porque está 
conformado por n ecuaciones no lineales para un grupo de parámetros p. El carácter de 
estado estacionario se calcula mediante la linealización de las ecuaciones diferenciales 
en este estado y calculando los valores de en la matriz jacobiana resultante de la Ec. ( 
34). 
 [
 
 
]
 
 Ec. (40) 
con : matriz jacobiana ; : estado estacionario de la variable . 
Para sistemas bidimensionales, la estabilidad de estados estacionarios está definida en base 
a la Tabla 2. Para sistemas de orden superior donde se tienen más de dos valores propios 
involucrados, la estabilidad está definida por criterios similares (Kuznetsov, 2004). 
 
 
 
 
 19 
Tabla 2. Clasificación de estados estacionarios para un sistema bidimensional 
Valores 
propios 
Signo de la 
parte real 
Clasificación Descripción 
Retrato de 
fase 
Ambos son 
reales, 
 
Ambos 
negativos 
 
 
 
Ambos 
positivos 
 
 
 
Signos opuestos 
 
 
 
Nodo estable 
 
 
 
 
Nodo inestable 
 
 
 
 
Silla 
Las trayectorias se 
dirigen hacia el 
punto de 
equilibrio. 
 
Las trayectorias se 
dirigen hacia fuera 
del punto de 
equilibrio. 
 
Siempre es 
inestable. 
 
 
 
 
 
Complejos 
conjugados 
con parte real 
diferente de 
cero 
 
Ambos 
negativos 
 
 
 
 
Ambos 
positivos 
Foco: Las 
trayectorias 
cercanas al 
punto de 
equilibrio 
parecen 
una espiral 
Foco 
estable 
 
 
 
 
Foco 
inestable 
Las trayectorias 
van hacia el punto 
de equilibrio. 
 
 
 
Las trayectorias 
van hacia fuera 
del punto de 
equilibrio. 
 
 
 
 
 : Parte real del valor propio; Parte imaginaria del valor propio 
Fuente: Paz Astudillo, I. C (2010), Diseño Integral de Biorreactores Continuos de Tanque Agitado 
Aplicados a Procesos de Fermentación, Universidad Nacional sede Manizales, pag. 35 
 
 
 20 
Fuera de los casos presentados en la Tabla 2 se encuentra otro caso: en los 
complejos conjugados cuando son estos los valores propios, es decir, la parte real de los 
complejos conjugados es cero; por lo tanto, queda, . En estos casos se presenta 
un estado periódico del sistema, también llamado “ciclo límite”, para el cual, los 
multiplicadores de Floquet determinan el carácter. Ahora bien, estos ciclos pueden 
clasificarse en nodos, focos o sillas, según la naturaleza y magnitud de los multiplicadores 
antes mencionados (Pavlo, 1999). 
Para estos ciclos, al incrementarse el tiempo: se presenta un ciclo estable, si todas las 
trayectorias que comienzan cerca del ciclo limite tienden a él, o se presenta uno inestable 
cuando todas las trayectorias que comienzan cerca del ciclo divergen fuera de este (Paz, 
2010). 
 
2.3.4. Bifurcaciones 
Las bifurcaciones son los cambios de cualidades presentadas por un sistema y se 
caracterizamatemáticamente por la variación en los valores propios en consecuencia de la 
variación de un parámetro del sistema, un ejemplo es el cambio de un estado estacionario 
desde un punto de equilibrio a una oscilación. Un punto de bifurcación es cuando la 
primera derivada de una ecuación diferencial es igual a cero. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Ec. ( 41 ) 
 
 
 Ec. ( 42 ) 
 
En la Tabla 3 se encuentran algunas bifurcaciones en estado estacionario elemental de 
cuando varía un parámetro en el sistema (Paz, 2010). 
 
 
 
 21 
Tabla 3. Bifurcaciones de estado estacionario para sistemas de codimensión-1. 
Comportamiento 
valores propios 
Bifurcación Descripción 
Diagrama de 
bifurcación 
Un valor propio real 
cruza el eje 
imaginario. 
Silla – nodo 
(limit point) 
 
 
Transcrítica 
Dos estados estacionarios 
difiriendo en el signo de 
uno de sus valores propios 
colisiona y desaparece. 
Dos estados estacionarios 
difiriendo en el signo de 
uno de sus valores propios 
colisionan y cambian su 
carácter. 
 
 
 
 
 
 
 
Un par de valores 
propios conjugados 
cruza el eje 
imaginario. 
(En sistemas de orden 
superior, el carácter 
del resto de los 
valores propios de los 
estados estacionarios 
no cambia). 
Hopf 
supercrítica 
 
 
 
 
Hopf 
subcrítica 
En un sistema de dos 
dimensiones, un foco 
estable se convierte en un 
foco inestable y nace un 
ciclo límite estable a su 
alrededor. 
En un sistema de dos 
dimensiones, un foco 
inestable se convierte en 
un foco estable y nace un 
ciclo límite inestable a su 
alrededor. 
 
 
 
 
Un punto fijo cambia 
su estabilidad y nacen 
dos nuevos puntos 
fijos. 
Pitchfork 
supercrítica 
Una única solución real (y 
estable) cambia a tres 
soluciones reales, dos de 
las soluciones son estables 
y una es inestable. 
 
 Pitchfork 
supercrítica 
Una única solución real 
inestable cambia a dos 
soluciones inestables y una 
estable. 
 
Fuente: Paz Astudillo, I. C (2010), Diseño Integral de Biorreactores Continuos de Tanque Agitado 
Aplicados a Procesos de Fermentación, Universidad Nacional sede Manizales, pag. 38. 
Inestable 
Estable 
 
 
 
Inestable 
Inestable 
Estable 
 
 
 Estable 
Estacionario 
estable 
 
Periódico 
estable 
 
 
 
Estacionario 
inestable 
 
Estacionario 
estable 
 
 
 
Periódico 
inestable 
Estacionario 
inestable 
Inestable Estable 
 
 
 
Estable 
Estable 
Inestable Estable 
 
 
 
Inestable 
Inestable 
 
 22 
2.3.5. Fenómenos de estabilidad en biorreactores 
2.3.5.1. Estabilidad en sistemas continuos 
Los parámetros que determinan el estado de un reactor bioquímico son los físicos, 
químicos, bioquímicos y biológico, los cuales están descritos en la Tabla 4 los cuales 
afectan directamente la actividad celular. Los sistemas bioquímicos pueden tener 
variaciones en su estabilidad dependiendo al medio que se exponen, debido a que son 
afectados directamente por este. Por lo tanto, los sistemas que presentan procesos 
bioquímicos presentan comportamientos atípicos en las variables de salida (Paz, 2010). 
Tabla 4. Parámetros de operación que afectan los sistemas bioquímicos. 
 Parámetros Función 
Físicos Volumen del caldo, potencia de agitación, 
velocidad de transferencia de calor, 
velocidad de alimentación del líquido, 
velocidad de dilución, etc. 
Describen el funcionamiento 
mecánico del equipo. 
Químicos Concentraciones de sustrato, productos, 
dióxido de carbono, oxígeno, y nutrientes, 
conductividad, pH, etc. 
Definen el ambiente químico 
dentro del reactor. 
Bioquímicos Contenido de aminoácidos, ATP/ADP, 
carbohidratos, enzimas, NAD/NADH, 
ácidos nucleicos, proteínas, vitaminas, etc. 
Indican el estado metabólico 
de la célula durante su 
crecimiento. 
Biológicos Distribución de edad y tamaño, grado de 
agregación, contaminación, y degeneración, 
tiempo de duplicación, inestabilidad 
genética, morfología, mutaciones, cantidad 
de células viables, etc. 
Caracterizan el reactor en 
términos del comportamiento 
de la población celular. 
Fuente: Paz Astudillo, I. C (2010), Diseño Integral de Biorreactores Continuos de Tanque Agitado 
Aplicados a Procesos de Fermentación, Universidad Nacional sede Manizales, pag. 11. 
 
 23 
3. METODOLOGÍA 
 
3.1. TIPO DE INVESTIGACIÓN 
A continuación se describe la metodología que permitió el cumplimiento de los objetivos 
del presente trabajo. Esta investigación es cuantitativa de tipo descriptiva debido a que 
mediante el análisis de las etapas diseñadas permitió determinar algunas características 
como la estabilidad, regiones de alto rendimiento y productividad. El método de estudio 
utilizado es el de modelación pues se hace uso de modelos científicos pertinentes para 
reproducir el fenómeno. 
 
3.2. FUENTES DE INFORMACIÓN 
3.2.1. Fuentes de información primaria. 
Los datos obtenidos mediante la simulación dinámica de las etapas de hidrólisis y 
fermentación componen la información primaria de esta investigación. En las corridas de 
simulación se obtuvieron gráficas y tablas de datos con los valores de las concentraciones 
de salida de los productos con respecto al tiempo, para cada una de las etapas, y, al mismo 
tiempo, para diferentes rangos de operación de las mismas, según las condiciones de 
alimentación, velocidad de dilución y temperatura. 
3.2.2 Fuentes de información secundaria. 
Las fases de esta investigación estuvieron asistidas por la búsqueda bibliográfica 
permanente en revistas indexadas, bases de datos, libros y fuentes secundarias como 
organizaciones, dependencias del gobierno, instituciones, entre otras. 
 
 
 24 
3.3. VARIABLES 
En este trabajo se analizó el efecto de parámetros de operación sobre el comportamiento 
dinámico del proceso en las etapas de hidrólisis y fermentación para la producción de 
alcohol carburante. 
3.3.1. Operacionalización de las variables 
Para cada una de las etapas a diseñar se describen las variables dependientes, 
independientes e intervinientes en la fase de simulación, como lo muestran las Tablas 5 y 
6. 
 
 
 
 25 
Tabla 5. Variables de la simulación del proceso de hidrólisis. 
Tipo de 
Variables 
Variable Definición Unidades 
Dependientes Concentración de salida de glucosa Cantidad de glucosa por litro de solución mol/L 
Concentración de salida de Maltotriosa Cantidad de Maltotriosa por litro de solución mol/L 
Concentración de salida de Maltosa Cantidad de Maltosa por litro de solución mol/L 
Concentración de salida de Isomaltosa 
Productividad 
Rendimiento 
Cantidad de Isomaltosa por litro de solución 
Velocidad con que se genera el producto 
Relación de cantidad de glucosa producida por 
cantidad de almidón consumido 
mol/L 
kg/m
3
 h 
kg/kg 
Independientes Concentración de oligosacáridos 
susceptibles en la alimentación 
Cantidad de oligosacáridos susceptibles por litro 
de solución 
mol/L 
Concentración de oligosacáridos 
resistentes en la alimentación 
Cantidad de oligosacáridos resistentes por litro 
de solución 
mol/L 
Velocidad de dilución Relación entre el caudal de alimentación y el 
volumen de reacción 
1/h 
Constantes Temperatura Contenido de la energía interna de las moléculas 
pH 
Masa de enzima inmovilizada 
Grado de acidez o alcalinidad de solución 
Cantidad de enzima inmovilizada por volumen 
de líquido intersticial 
Adimensional 
 /L 
 
Fuente: Elaborada en esta investigación. 
 
 
 26 
Tabla 6. Variables de la simulación del proceso de fermentación 
Tipo de 
Variables 
Variable Definición Unidades 
Dependientes Concentración de salida de Etanol Cantidad de Etanol por litro de solución mol/L 
Concentración de salida de Biomasa Cantidad de Biomasa por litro de solución g/L 
Concentración de salida de Glucosa 
Productividad 
Rendimiento 
Cantidad de Glucosa por litro de solución 
Velocidad con que se genera elproducto 
Relación de cantidad de glucosa producida por 
cantidad de almidón consumido 
mol/L 
kg/m
3
 h 
kg/kg 
Independientes Concentración de glucosa en la 
alimentación 
Cantidad de glucosa por litro de solución en la 
línea de alimentación 
 mol/L 
Concentración de glucosa de carga Cantidad de glucosa por litro de solución en la 
carga inicial al reactor 
mol/L 
Temperatura Contenido de la energía interna de las 
moléculas 
 
Velocidad de dilución Relación entre el caudal de alimentación y el 
volumen de reacción 
1/h 
Concentración de biomasa en la carga Cantidad de biomasa por litro de solución en 
la cargan inicial 
 g/L 
Constantes 
pH Grado de acidez o alcalinidad de solución Adimensional 
Fuente: Elaborada en esta investigación. 
 
 27 
3.4 PROCEDIMIENTO 
El procedimiento llevado a cabo en este trabajo se basó en la búsqueda de información, 
interpretación, modelamiento y simulación de las etapas de hidrólisis enzimática y 
fermentación en el proceso de producción de bioetanol a partir de almidón. El 
procedimiento general de esta metodología es descrito a continuación para cada una de las 
etapas. 
3.4.1. Modelamiento de la etapa de hidrólisis enzimática para producir bioetanol. 
● Se realizó la revisión bibliográfica de modelos cinéticos que describieran la 
velocidad a la que evoluciona el sistema reaccionante de la hidrólisis del almidón 
de yuca. Luego, se seleccionó un modelo cinético que permitiera simular el 
comportamiento de la etapa teniendo en cuenta fenómenos que son importantes en 
el escalamiento del proceso. El criterio de selección se basó en que tal modelo 
cinético precisara características propias de la hidrólisis enzimática como la 
existencia de efectos inhibitorios de sustrato y producto, y un mecanismo de 
reacción que representara la complejidad de esta etapa, aspectos que se consideran 
pertinentes para el estudio dinámico del sistema. 
● Seleccionado el modelo cinético apropiado, se plantearon los balances de masa de 
cada componente para un reactor continuo de tanque agitado (CSTR) en estado no 
estacionario, utilizando las expresiones cinéticas reportadas en tal modelo. Las 
especies intervinientes en esta etapa fueron: el almidón como alimento y los 
azúcares como productos. A partir de estos balances, se obtuvo un sistema de 
ecuaciones diferenciales (modelo matemático de la etapa) que permitió establecer 
cuáles eran las variables independientes (variables de operación y arranque), las 
variables dependientes y las constantes del modelo matemático (Fogler, 2008). 
 
 
 28 
3.4.2. Análisis de la respuesta dinámica del arranque de los procesos y el alcance de 
los estados estables para diferentes parámetros de operación. 
 Se construyó el perfil de velocidad neta inicial de la glucosa en función de la 
concentración de almidón licuado alimentado, mediante códigos programados en 
Matlab, basado en la cinética del modelo seleccionado, con el fin de establecer un 
rango preliminar de concentraciones de sustrato alimentado que garantizara altas 
velocidades iniciales de producción de glucosa en las corridas de simulación 
dinámica (Liu, 2013). 
 Posteriormente, se elaboró un algoritmo mediante códigos programados en Matlab 
para la resolución de las ecuaciones diferenciales del modelo matemático de la 
etapa de hidrólisis; este modelo permitió obtener, en cada corrida de simulación 
dinámica, los valores de las concentraciones de cada una de las especies en el 
arranque y la estabilización del sistema, establecidas las condiciones de operación y 
arranque. La simulación permitió la construcción de dos tipos de diagramas para el 
análisis dinámico del sistema: 
Diagramas dinámicos: Estos diagramas se trazaron a partir de las concentraciones 
de cada una de las especies en función del tiempo, para verificar la reversibilidad e 
irreversibilidad mostradas en el mecanismo de reacción en el sistema, y analizar el 
efecto de la variación de diferentes condiciones utilizadas en el arranque sobre la 
estabilización del sistema (Loaiza, 2006). 
Diagramas de fase: Estos diagramas se construyeron relacionando las 
concentraciones de salida de dos especies, para un mismo tiempo, durante el 
arranque hasta la estabilización del sistema, en una sola gráfica. En otras palabras, 
muestran la evolución simultánea de la concentración de salida de dos especies 
químicas. Debe tenerse en cuenta que estos diagramas se construyeron para 
condiciones de operación constantes, y variaciones en las condiciones de arranque. 
Este tipo de diagramas permitieron establecer las características de las trayectorias 
que se presentan desde el arranque hasta el alcance de la estabilidad en el sistema, 
 
 29 
de esta forma, facilitaron la corroboración de estados estables y las condiciones 
iniciales para alcanzarlos (Loaiza, 2006). 
3.4.3. Selección de las condiciones de operación más adecuadas para alcanzar estados 
estables con alto rendimiento de producto de la etapa de hidrólisis. 
● Se analizó el efecto de cada uno de los parámetros de operación sobre el sistema 
para determinar la metodología a llevar a cabo en el diseño operacional de la etapa. 
A partir de esta información se desarrollaron diagramas de bifurcación que 
muestran el efecto de las variables independientes sobre el rendimiento y la 
productividad de las etapas. 
Diagramas de bifurcación: Es la representación gráfica de los estados estables e 
inestables del sistema para un parámetro de operación, manteniendo los otros 
constantes; es decir, son líneas compuestas por todos los puntos representativos del 
equilibrio (estados estables e inestables) para cada valor del parámetro de 
bifurcación. Este tipo de diagramas pueden ser trazados como diagramas de 2 
dimensiones (estado estacionario de una variable dependiente vs. un parámetro de 
operación) y de 3 dimensiones (estado estacionario de una variable dependiente vs. 
dos parámetros de bifurcación (Gustafson, 2006). 
● Con base en esto, se seleccionaron las condiciones más adecuadas para alcanzar 
estados estables de operación con alto rendimiento de producto en la etapa de 
hidrólisis. 
 
A continuación se muestra una representación gráfica (Figura 1) de la metodología 
utilizada para el cumplimiento de cada uno de los objetivos en el diseño de la etapa de 
hidrólisis: 
 
 
 
 
 
 30 
Figura 1. Representación gráfica de la metodología utilizada para la hidrólisis. 
 
Fuente: Elaborada en esta investigación. 
 
 31 
3.4.4. Modelamiento de la etapa de fermentación para la producción de bioetanol. 
● Se realizó la revisión bibliográfica de modelos cinéticos que describieran la 
velocidad a la que evoluciona el sistema reaccionante de la fermentación de la 
glucosa. Luego, se seleccionó un modelo cinético que permitiera simular el 
comportamiento de la etapa teniendo en cuenta fenómenos que son importantes en 
el escalamiento del proceso (inhibición por sustrato). El criterio de selección se 
basó en que tal modelo cinético fuera complejo, permitiera el diseño operacional 
variando diferentes parámetros, además mostrara los efectos de la temperatura 
sobre en la cinética (Lenbury, Neamvong, Amornsamankul, & Puttapiban, 1999). 
● Mediante la simulación se verificaron los perfiles de ajuste de los parámetros 
cinéticos dependientes de la temperatura con base en el artículo seleccionado. 
Luego, se realizó un reajuste de aquellos parámetros que presentaron desviación 
con los puntos experimentales reportados por el autor (Andrade, 2007). 
● Seleccionado el modelo cinético apropiado, se plantearon los balances de masa de 
cada componente para un CSTR en estado no estacionario, utilizando las 
expresiones cinéticas reportadas en tal modelo. Las especies intervinientes en esta 
etapa fueron: la glucosa como alimento y el bioetanol como productos. A partir de 
estos balances, se obtuvo un sistema de ecuaciones diferenciales